检索结果-南通市图书馆

为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究

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电子学报 2005年第10期33卷 1883-1885页

作者：王守觉徐春燕潘晓霞安冬陈旭曹文明中国科学院半导体研究所北京100083 浙江工业大学智能信息系统研究所浙江杭州310014

本文主要研究连续语音中单词音节的神经网络建模问题.采用了一种富有特色的特征提取方法,并依据高维空间点覆盖理论,对实际连续数字语音的各不同数字音节,以人工切自连续数字语音中的2640个单字音节,构建连续语音中各不同数字音节的特... 详细信息

本文主要研究连续语音中单词音节的神经网络建模问题.采用了一种富有特色的特征提取方法,并依据高维空间点覆盖理论,对实际连续数字语音的各不同数字音节,以人工切自连续数字语音中的2640个单字音节,构建连续语音中各不同数字音节的特征空间覆盖区,并使用7308个自连续数字语音中切分出的单字音节,利用仿生模式识别原理,进行了建模正确性验证.验证结果正确率达到97%以上,对同样数量的少量建模样本,识别率优于SVM方法.

关键词：连续语音单词音节高维空间点覆盖神经网络模型

基于仿生模式识别的小词汇量连续型语音识别的研究

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哈尔滨工程大学学报 2006年第B07期27卷 1-5页

作者：王守觉沈孙园曹文明中国科学院半导体所神经网络实验室北京100083 浙江工业大学信息工程学院智能信息研究所浙江杭州310014

提出了一种基于仿生模式识别理论的非特定人连续语音关键词识别的新算法．该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割，通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索，得到待识别连续语音到各类关键词训练网络的距离随时间变化的曲... 详细信息

提出了一种基于仿生模式识别理论的非特定人连续语音关键词识别的新算法．该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割，通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索，得到待识别连续语音到各类关键词训练网络的距离随时间变化的曲线，通过动态搜索距离曲线上谷值的大小和数目来判断有多少关键词．通过对小词汇量、不同语速条件下的连续语音的测试，得到了良好的识别结果，验证了此方法的有效性．

关键词：仿生模式识别连续语音识别关键词识别高维空间点覆盖小词汇量

一种基于仿生模式识别思想的固定音频检索方法

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自然科学进展 2008年第7期18卷 808-813页

作者：张卫强刘加陈恩庆清华大学电子工程系北京100084 郑州大学信息工程学院郑州450052

固定音频检索是指在待检音频中检测和定位与给定查询音频同源的音频片段,它是多媒体检索中的基本问题之一.根据仿生模式识别的基本思想,将查询段映射为高维特征空间中的点,然后考虑各种同源情况对其进行扰动,形成一个超立方体覆盖.通过... 详细信息

固定音频检索是指在待检音频中检测和定位与给定查询音频同源的音频片段,它是多媒体检索中的基本问题之一.根据仿生模式识别的基本思想,将查询段映射为高维特征空间中的点,然后考虑各种同源情况对其进行扰动,形成一个超立方体覆盖.通过逐一判断待检段是否位于该覆盖内,即可进行检索.除特征提取外,该方法不需要对待检音频进行额外的预处理.实验结果表明,在加性噪声以及压缩编码的情况下,所提算法均能够快速准确的检出目标.

关键词：音频检索仿生模式识别高维空间点覆盖

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非特定人问候语连续语音识别技术的研究

浙江工业大学学报 2010年第5期38卷 566-569页

作者：叶虹王海伦姜春娣浙江工业大学浙西分校浙江衢州324000

为了解决连续的语音识别对端点的依赖性问题,提出了一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人问候语连续语音识别的新算法,该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割,通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索,得到待识别... 详细信息

为了解决连续的语音识别对端点的依赖性问题,提出了一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人问候语连续语音识别的新算法,该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割,通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索,得到待识别连续语音到各类训练网络的距离随时间变化的曲线,通过动态搜索距离曲线上谷值的大小来判断识别结果.通过对小词汇量、不同语速条件下的连续语音的测试,得到了良好的识别结果,验证了此方法的有效性.

关键词：连续语音识别高维空间点覆盖非特定人

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非特定人连续语音识别的理论、分析和实验

非特定人连续语音识别的理论、分析和实验

作者：徐春燕浙江工业大学

学位级别：硕士

非特定人连续汉语数字语音识别在电话语音网关、家电遥控、工业控制、信息查询系统等领域有着广泛的应用,无论在小词表语音识别系统还是大词表语音识别系统中都具有重要的理论意义和实用价值。由于汉语具有发音短、混淆性高、方言多的特... 详细信息

非特定人连续汉语数字语音识别在电话语音网关、家电遥控、工业控制、信息查询系统等领域有着广泛的应用,无论在小词表语音识别系统还是大词表语音识别系统中都具有重要的理论意义和实用价值。由于汉语具有发音短、混淆性高、方言多的特点,汉语数字语音识别比英语数字语音识别难度更大,成为目前汉语语音识别领域的热点和难点问题。以隐马尔可夫模型为典型代表的统计方法,对动态时间序列有很强的建模能力,在参数、结构和训练方法的选择上有很大的灵活性,成为目前主流的语音识别方法。然而,由于隐马尔可夫模型是基于统计的方法,模型的训练需要大量的样本,采集样本和训练模型的工作量大,对样本数据的信息利用率不高;出现概率少的样本容易得不到充分的训练而引起误识。本文主要研究连续汉语数字音节的建模问题,提出一种新的人机结合的数字音节特征提取方法,从连续数字语音中提取出建模和测试用的数字音节样本集,把高维空间点覆盖理论应用于非特定人连续语音识别,建立各数字音节的高维空间点覆盖神经网络模型,并使用测试集进行建模正确性验证,验证结果正确率达到97%以上。该模型用于一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人连续数字语音识

关键词：连续语音识别单词音节隐马尔可夫模型高维空间几何高维空间点覆盖神经网络

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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仿生模式识别应用研究

仿生模式识别应用研究

作者：徐蕾中国海洋大学

学位级别：硕士

模式识别是人工智能的一个重要的研究应用领域。随着人工智能的飞速发展,模式识别也相应地在许多领域得到了广泛的重视和应用。然而,由于传统的统计模式识别以“最佳划分”为目标,存在着许多局限性,因而其应变能力差,实际效果远不能令... 详细信息

模式识别是人工智能的一个重要的研究应用领域。随着人工智能的飞速发展,模式识别也相应地在许多领域得到了广泛的重视和应用。然而,由于传统的统计模式识别以“最佳划分”为目标,存在着许多局限性,因而其应变能力差,实际效果远不能令人满意。近年来提出了一种仿生模式识别方法。这种新的模式识别方法是基于“认识”事物而不是基于“区分”为目的,更接近于人类“认识”事物的特性。以同源同类样本间的连续性为先验概率,利用多权值高阶神经元网络,建立高维空间封闭超曲面完成对“事物”的最佳覆盖,从而达到识别的目的。本文主要针对仿生模式识别方法及其应用进行了研究,在国家自然科学基金项目的支持下,初步完成了对同一藻类细胞不同形态的识别。本文主要工作:1.阐述了模式识别的发展现状、系统构成和基本方法,并在此基础上总结了传统的模式识别的局限性。与传统的模式识别进行比较,从人类认知的角度介绍了仿生模式识别理论及其同源连续性原理,从理论上突出了仿生模式识别的优越性。2.对仿生模式识别的数学工具进行了研究:引入了高维空间几何的一些基本概念及公理,分析了高维空间中点分布的相关性质及点覆盖的方法。高维空间与几何方法相结合为信息科学发展尤其是模式识别问题的探索提供了思路,因此可以实现对高维空间复杂几何体的构造。3.重点研究了仿生模式识别的应用问题:仿生模式识别中建立的多权值神经元在高维空间里表现为一个封闭的超曲面,可以同时涵盖BP算法神经网络和RBF神经网络的功能,能够较好地完成网络覆盖。通过选取一种超香肠形式的神经元进行神经网络集成,表征高维空间中一点与两点之间的距离关系,构建目标的几何形体覆盖,从而对目标进行识别。由大量实验结果表明,超香肠神经元网络较好地完成对藻类细胞的识别,而且少量训练样本也可以达到期望的识别效果,同时随着样本数量的增加,其正确识别率越高。

关键词：仿生模式识别模式识别高维空间点覆盖多权值神经元网络